Конспект лекций предназначен для студентов очной и заочной форм
обучения специальности “Управление и информатика в технических
системах”. Содержание курса лекций:
4. Принятие решений в ИУС
4.1. Проблема принятия решения в ИУС
4.2. Системы поддержки принятия решений
4.2.1. Распределенные системы поддержки принятия решений с помощью СППР
4.3. Принятие решений в условиях неопределенности
4.3.1. Классификация задач исследования операций
4.3.2. Применение классической теории вероятностей
4.4. Методы многокритериальной оценки
4.4.1. Прогнозирование технических систем
4.4.2. Методы принятия решения
5. Проектирование ИУС
5.1. Основные проблемы, системный подход и последовательность разработки
5.2. Адаптация ИУС к области применения
5.4. Перспективные информационные технологии проектирования ИУС
5.4.1. Концепции информационного моделирования
5.4.2. Жизненные циклы объектов
5.4.3. Динамика связей
5.4.4. Динамики систем
5.5. Автоматизированные системы управления технологическим процессом котлоагрегата
5.6. Общие сведения об АСУ РТО
Приложение
1. Обзор промышленных сетей
Приложение
2. Нейронные сети
Приложение
3. Метод Группового Учета Аргументов
4. Принятие решений в ИУС
4.1. Проблема принятия решения в ИУС
4.2. Системы поддержки принятия решений
4.2.1. Распределенные системы поддержки принятия решений с помощью СППР
4.3. Принятие решений в условиях неопределенности
4.3.1. Классификация задач исследования операций
4.3.2. Применение классической теории вероятностей
4.4. Методы многокритериальной оценки
4.4.1. Прогнозирование технических систем
4.4.2. Методы принятия решения
5. Проектирование ИУС
5.1. Основные проблемы, системный подход и последовательность разработки
5.2. Адаптация ИУС к области применения
5.4. Перспективные информационные технологии проектирования ИУС
5.4.1. Концепции информационного моделирования
5.4.2. Жизненные циклы объектов
5.4.3. Динамика связей
5.4.4. Динамики систем
5.5. Автоматизированные системы управления технологическим процессом котлоагрегата
5.6. Общие сведения об АСУ РТО
Приложение
1. Обзор промышленных сетей
Приложение
2. Нейронные сети
Приложение
3. Метод Группового Учета Аргументов